Syv trinn for å utvikle en dataanalyseplan

Spørreundersøkelsesresultatene er klare. Nå er det på tide å utvikle en prosjektplan for dataanalysen. Ikke sikker på hvordan dere gjør dette? Ikke fortvil! Denne artikkelen viser en dataanalyseplan, en trinn-for-trinn-veiledning for å utvikle denne planen og flere beste praksiser å følge.

En dataanalyseplan er en arbeidstegning som beskriver strategiene, metodene og trinnene for å organisere data fra en spørreundersøkelse eller markedsundersøkelse.

Det er viktig å ha en dataanalyseplan for å lykkes med undersøkelsene, styre behandlingen og tolkningen av dataene for å minimere feil og forbedre påliteligheten. Planen sørger for at man holder data velorganiserte, støtter opp under bedre beslutningstaking og sørger for samsvar med undersøkelsesmålene.

Man kan dele prosessen med å lage en dataanalyseplan inn i syv viktige trinn. Følg disse trinnene for å organisere dataanalysen slik at man oppnår de beste resultatene. 

En dataanalyseplan bør samsvare med undersøkelsesmålene man har når man starter. Vurder målene for spørreundersøkelsen én gang til før dere lager en plan for dataanalysen. 

La oss se på hvordan dere ville samkjørt planen og målene i et eksempel på en dataanalyseplan:

Dere skal undersøke matalternativene universitetsstudenter har på campus. Målet er å innhente tilbakemeldinger på de nåværende alternativene og se hvilke andre alternativer til spisesteder studentene kanskje ønsker seg.

For å nå dette målet kan undersøkelsesspørsmålene se omtrent slik ut:

Dataanalysemetoden bør tilpasses basert på spørreundersøkelsesspørsmålene og innhentede data. I dette tilfellet bør dere lage en dataanalyseplan for kvantitativ undersøkelse. 

Det neste som bør gjøres er å rense dataene for å sikre at dere får nøyaktige resultater som representerer målgruppen, før dere trekker konklusjoner. Når man renser dataene, er det med på å eliminere skjevheter, redusere støy og forbedre kvaliteten på resultatene.

Filtrer bort følgende for å rense dataene:

Med SurveyMonkey kan dere bruke spørsmålsbanken til å oppmuntre til oppriktige svar, spørreundersøkelseslogikk til å forhåndskontrollere respondentene samt filtrere svar etter hvor fullstendige de er på en enkel måte.

Etter at dataene er renset, gjør man dem klare til statistisk analyse. Dette innebærer å strukturere datasettet for å sikre at de riktige analysemetodene brukes på undersøkelsespørsmålene.

Når man forbereder data til analyse, organiserer man undersøkelsesspørsmålene metodisk ved å samstille dem med hvert av de sentrale undersøkelsesspørsmålene. Å organisere disse i tabellformat kan være nyttig for å gjøre det lett å vise dem. 

I det forrige dataanalyseeksemplet om spisesteder på et universitet, kan tabellen for eksempel se omtrent slik ut:

Velg den mest egnede analysemetoden for undersøkelsene, og sørg for at den samsvarer med sammenhengene man vil utforske i dataene.

Dette er noen vanlige dataanalysemetoder: 

Til slutt må man etablere en prosjekttidsplan for dataanalyseplanen, og tildele ressurser.

Del opp oppgavene i overkommelige trinn for å lage en prosjekttidslinje. Sett realistiske tidsfrister for hver oppgave for å opprettholde fremdriften mot målet. Identifiser både små og store milepæler for å holde motivasjonen oppe under hele prosessen.

Evaluering av ressursene krever at teammedlemmene tilordnes oppgaver ut fra ferdigheter og ekspertise. Det innebærer også å identifisere riktig programvare eller teknologi, som SPSS, SAS eller Tableau. 

I tillegg bør det etableres regelmessige kontroller for å overvåke fremdriften og sørge for at oppgavene blir fullført til avtalt tid.

Denne tilnærmingen bidrar til økt ansvarlighet, optimaliserer ressursbruken og er med på å opprettholde fremdriften mot prosjektmålene.

Når man har analysert dataene, er neste trinn å tolke og lage rapport om det man har funnet ut. Dette innebærer å koble resultatene til de opprinnelige undersøkelsesmålene og utarbeide en analyserapport for spørreundersøkelsen. En slik rapport fremhever mønstre, trender og viktig innsikt i et tydelig format for interessentene. 

Bruk visuelle hjelpemidler som infografikk, diagrammer og grafer til å vise data. Når der skriver rapporten, må dere ta for dere detaljerte resultater og begrensninger og gi anbefalinger (hvis aktuelt). 

Les også: Slik analyserer du spørreundersøkelsesdata

Etter at dere har tolket dataene og laget en spørreundersøkelsesrapport, er det viktig å vurdere effektiviteten til dataanalyseplanen.

Dette gjør det lettere å forbedre analyseprosessen og sikre at fremtidige analyser er effektive. Innlem tilbakemeldinger fra interessentene og teamet for å finjustere neste dataanalyseplan. Man kan også vurdere å lage en mal for dataanalyseplanen hvis man regelmessig utfører markedsundersøkelser.

Her er noen flere anbefalte fremgangsmåter for å lage en dataanalyseplan. 

En dataanalyseplan fungerer som et veikart for organisering av spørreundersøkelsesdata. Det er avgjørende for markedsundersøkelsesprosessen å ha en dataanalyseplan. Det fører til mer effektiv tidsdisponering og detaljerte analyser.

SurveyMonkeys løsning for markedsundersøkelser gjør at dere kan få KI-drevet innsikt for å sette fart i alle faser i markedsundersøkelser. Denne intuitive plattformen er laget for å gjøre det lettere å få rask innsikt som fører til bedre avgjørelser. Den kan til og med tilby egendefinerte rapporter og eksporter som gjør det enkelt å presentere resultatene.

Opprett en kostnadsfri konto.